機器學習（修訂2 版）：類神經網路．模.系統以及基因演算法則 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:全華

作者:蘇木春／張孝德

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20041201

价格:NT$ 350

装帧:

isbn号码:9789572147375

丛书系列:

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• 专业
• 機器學習
• 類神經網路
• 模系統
• 基因演算法
• 人工智能
• 模式識別
• 算法
• 深度學習
• 數據挖掘
• 計算機科學

《機器學習：理論與實務》 本書深入淺出地介紹了機器學習的核心概念、演算法與應用，旨在為讀者提供一個紮實的學術基礎和實際操作能力，以應對日益複雜的資料科學挑戰。 核心概念與基礎理論 本書從機器學習的定義和範疇講起，逐步剖析其在人工智能領域的重要性。讀者將理解監督式學習、非監督式學習和強化學習這三大主要學習範式的區別與應用場景。我們將詳細介紹資料預處理的重要性，包括資料清洗、特徵工程、缺失值處理以及資料轉換等關鍵步驟，為後續模型訓練奠定堅實基礎。此外，本書還會探討模型評估的各種指標，如準確度、精確率、召回率、F1分數、AUC等，並闡述過擬合與欠擬合現象及其規避方法，強調模型可解釋性在實際應用中的價值。 主流機器學習演算法詳解 本書系統性地介紹了多種主流的機器學習演算法，並對其背後的數學原理進行了深入闡述： 線性模型： 從最基礎的線性迴歸和邏輯迴歸開始，解釋如何利用梯度下降等優化方法求解模型參數。進一步介紹正規化技術（如L1和L2正規化）如何防止過擬合，提升模型的泛化能力。 決策樹與集成學習： 詳細講解決策樹的構建原理，包括資訊增益、基尼係數等分裂準則。重點介紹如何利用決策樹構建強大的集成模型，如隨機森林（Random Forest）和梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT），並深入分析它們在處理複雜資料集上的優勢。 支援向量機（SVM）： 闡述SVM的核心思想，包括最大化邊界、核技巧（Kernel Trick）的應用，以及如何處理非線性可分資料。將涵蓋不同的核函數（如線性核、多項式核、徑向基核）及其適用場景。 樸素貝葉斯： 介紹基於貝葉斯定理的樸素貝葉斯分類器，探討其在文本分類等領域的應用，並分析其「樸素」假設的影響。 K近鄰（K-NN）： 解釋K-NN演算法的工作原理，以及距離度量的選擇對模型性能的影響，並討論其在分類和迴歸任務中的應用。 聚類演算法： 深入講解K-Means、DBSCAN等無監督學習中的聚類演算法，說明如何發現資料中的隱藏結構和模式，並探討聚類結果的評估方法。 實際應用與案例分析 本書不僅注重理論的講解，更強調將理論應用於實際問題。我們將通過一系列貼近現實的案例，展示機器學習演算法在不同領域的應用，包括： 圖像識別： 介紹如何利用傳統機器學習方法和淺層神經網路進行圖像分類和特徵提取。 自然語言處理（NLP）： 探討詞袋模型、TF-IDF、詞向量（Word Embeddings）等技術，以及它們在文本情感分析、文本分類和命名實體識別等任務中的應用。 推薦系統： 分析協同過濾、內容推薦等技術，以及如何構建個性化的推薦模型。 異常檢測： 講解如何利用機器學習方法識別金融交易、網路安全或製造過程中的異常行為。 進階主題與未來展望 為了幫助讀者建立更全面的知識體系，本書也將觸及一些進階主題，並引導讀者思考機器學習的未來發展方向： 模型調優與超參數優化： 介紹網格搜尋（Grid Search）、隨機搜尋（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化方法，指導讀者如何尋找最佳模型參數。 降維技術： 闡述主成分分析（PCA）、t-SNE等降維方法，說明它們在資料視覺化和提升模型效率方面的作用。 倫理與偏見： 討論機器學習模型中可能存在的偏見問題，以及如何構建公平、可信賴的AI系統。 學習建議 本書適合具有一定程式設計基礎（如Python）和數學背景（線性代數、微積分、機率統計）的讀者。建議讀者在閱讀過程中，結合程式碼實踐，親自動手實現演算法，並在實際資料集上進行測試和驗證。透過理論與實踐的結合，讀者將能夠真正掌握機器學習的精髓，並自信地將其應用於解決各種現實世界的問題。 《機器學習：理論與實務》將是您踏入機器學習領域、提升數據分析和預測能力的不二之選。

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说实话，我入手这本书完全是冲着它在业界积累的口碑去的，毕竟“修订二版”意味着前一版已经经过了市场的检验和时间的沉淀。我之前尝试过几本市面上主流的教材，总觉得它们在理论推导上过于浅尝辄止，或者实例陈旧，读起来总觉得缺点“内味儿”。但这本书，光是看它的前言部分，就能感受到作者那种力求精确、不容许任何模糊地带的写作风格。它不像有些教科书那样，把复杂的概念用过于花哨的比喻来掩盖其本质的空洞，而是选择用最扎实、最严密的数学语言去构建知识体系。我尤其关注它对“类神经网路”的阐述，那种层层递进的讲解方式，仿佛作者就坐在我旁边，耐心地为你拆解每一个权重和偏差的意义。读完第一章的基础回顾，我感觉自己对很多似是而非的概念都有了茅塞顿开的感觉，这才是好教材的价值所在，它不仅教你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”。

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我给这本书打高分，还有一个很实际的原因——它的实用性与理论深度的平衡处理得非常到位。虽然理论推导很扎实，但作者并没有让理论成为阅读的障碍。穿插其中的案例和思考题，都极具启发性，它们不是那种教科书上为了凑页数而设置的简单练习，而是真正能让你停下来，动手尝试和思考现实问题的切入点。例如，在讨论模型泛化能力时，作者不仅给出了理论解释，还引导读者去设计实验来验证不同的正则化手段对特定类型数据的影响。这种引导式的学习路径，极大地增强了我的主动探索欲。我感觉这本书不仅是知识的传递，更像是一种思维模式的重塑。它培养的不是一个会操作工具的人，而是一个懂得设计和评估工具的工程师或研究者。对于想要从“模型使用者”跃升到“模型创造者”的读者来说，这本书提供的阶梯是无比坚实的。

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这本书的封面设计得相当有格调，那种深邃的蓝色调配上醒目的橙色标题，一下就抓住了我的眼球。我本来就是那种对外表比较在意的人，拿到书的时候，首先感受到的是那种厚重扎实的质感，纸张的触感也相当不错，翻阅起来非常顺滑，不是那种廉价的印刷品能比的。内容方面，我先大致翻阅了一下目录，目录的编排逻辑性很强，从基础概念的梳理到高阶应用的探讨，脉络清晰得让人眼前一亮。尤其是看到“基因演算法则”这部分，我心里就咯噔一下，这可不是一般的机器学习教材会深入涉及的领域，这让我对作者的广度和深度充满了期待。我特别欣赏作者在章节划分上做的取舍，没有把所有东西都塞得满满当当，而是留出了足够的空间让读者去消化吸收，这才是真正为学习者着想的体现。这本书的装帧和排版，透露着一种严谨的学术态度，每一页的留白都恰到好处，阅读体验极佳，让我在沉浸于复杂的理论时，视觉上也能得到片刻的放松。这绝对是一本值得摆在书架上，时不时拿出来品味的“硬货”。

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这本书的阅读过程对我来说，更像是一场充满挑战的智力探险。我必须承认，有些章节的难度是相当高的，它毫不留情地把读者扔进了高维度的数学空间里。不过，正是这种挑战性，让我体会到了真正的学术乐趣。作者在处理“模.系统”这一块时，展现出了超越一般工程思维的哲学深度。它不只是告诉你如何搭建模型，更是在探讨模型本身的局限性、信息熵的本质，以及信息如何在系统中有效传递和转化的深层机制。我花了很长时间才消化完关于优化算法的那几节，那些推导过程细致入微，任何一个跳跃都会让你迷失方向，但当你最终理解了那个临界点是如何被突破时，那种成就感是无与伦比的。这本书更像是一本“内功心法”，它打磨的是你的基础理论功底，而不是教你几招花架子。如果你只是想快速上手跑个模型，这本书可能会让你感到挫败，但如果你想成为真正理解机器学习原理的“内行”，那么它就是不可多得的宝典。

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这本书的独到之处在于它对不同技术领域的融会贯通。市场上很多书籍要么是专精于深度学习，要么是专注于传统的优化方法，但这本书竟然能将“基因演算法则”这样偏向生物启发式计算的理论，与现代的神经网络架构放在一起进行系统性的探讨。这种跨学科的视野极大地拓宽了我的思路。我过去总是习惯性地将优化问题限制在梯度下降的范畴内，而这本书让我看到了在非凸、高噪声环境下，演化算法可能带来的全新视角和解决方案。我甚至开始思考，如何在未来的研究中，将两者结合起来，构建出具有更强鲁棒性和自适应能力的智能系统。作者在对比不同算法优劣时，并没有使用简单的表格对比，而是通过深入的原理分析，指出它们各自适用的场景和背后的限制条件，这种辩证的分析方式，让我对如何选择工具、如何设计实验有了更成熟的判断力。

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